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定义-自适应共振理论（ART）是什么意思？
自适应共振理论（ART）是驱动无监督人工神经网络模型的一种特殊哲学。 它使用特定的体系结构（通常在某些类型的神经网络中很有用）来尝试建立新的学习能力，同时保留基本的现有模型。
Techopedia解释了自适应共振理论（ART）
许多人将ART网络的设计归因于Stephen Grossberg和Gail Carpenter及其在1980年代的工作。 另一个影响因素是Kohonen的自组织网络。
专家们将自适应共振理论描述为在不牺牲现有模式知识的情况下保持对新知识开放的努力，因此“适应”和“共振”一词就成为可能。ART网络的关键部分是将输入与存储的模式进行比较的分类器。
看ART的一种方法是尝试解决稳定性-可塑性难题或SPD。 简而言之，这个难题是基于系统通过不相关事件保持静态的能力，同时适应需要可塑性的相关和重要事件的。 理解稳定性-可塑性难题是迈向理解ART以及如何在神经网络设计中使用ART的关键方法。
专家们谈论评估“期望”并利用矢量匹配系统，这些系统开始通过无人监督的神经网络体系结构完成一些高级认知工作。
